Merhaba ve bugünkü üzüntüle ilgili rotaya hoşgeldiniz, geri yayılımla tamamlayacağız.
Pekâlâ, bu nedenle, ne olduğunu öğrenmek için ihtiyacımız
olan her şeyi biliyorsun, bilginin girdi katmanına girildiği ve daha sonra beyaz şapkalarımızı
elde etmek için ileriye doğru yayılmış olan İleri ilerleme denilen bir işlem olduğunu
biliyoruz. çıktı değerlerimiz ve bunları eğitim setimizdeki gerçek değerlerle kıyaslarız.
Sonra hataları hesaplarız, daha sonra hatalar ağ üzerinden ters yönde
iletilir ve ağırlıkları ayarlayarak ağ eğitimine başlamamızı sağlar.
ilginç ve sofistike bir matematiğe dayanan gelişmiş bir algoritma olmasıdır.
Burada hatırlamamız gereken en önemli nokta, geri yayılımın, ağırlıkları ayarlamamızı sağlayan çok
Hepsi aynı anda tüm ağırlıklar aynı anda ayarlanır.
Bunu el ile yapıyor olsaydık veya çok farklı bir algoritma önermiş olurduk. Hatayı hesaplasaydık
ve her ağırlığın bu hatada ne gibi bir etkiye sahip olduğunu
anlamaya çalışıyorduk, bir şekilde ağırlıkların her birini bağımsız veya bağımsız olarak bağımsız olarak ayarlayın.
Geri kalmanın büyük avantajı ve hatırlanması gereken önemli bir
şey, algoritmanın yapılandırılma biçiminden dolayı geri yayılım sürecinde olmasıdır.
ağındaki ağırlıklarınızdan sorumlu olduğunu bildiğinizden emin olmak için aynı anda her yolu ayarlayabilirsiniz.
Temel olarak hatanın hangi bölümünün sinir
Artık geri yayılımın ana temelini oluşturan ilke budur.
Ve bu yüzden 1980'lerde çok hızlı bir şekilde toplandı ve bu büyük bir gelişmeydi.
Ve eğer o konuda daha fazla bilgi edinmek isterseniz ve matematiğin tam olarak arka planda
nasıl çalıştığını daha önce bahsettiğimiz iyi bir makale sinir ağları ve derin öğrenme aslında
Michael Nielsen'in bir kitabı.
Matemanı yazılmış bulacaksınız ve bunun tam olarak nasıl mümkün olduğunu anlamanıza yardım edecektir.
bizim amaçlarımız için, sezgisel bakış açısından önemli olan bu geriye dönüşün yaptığı şey olduğunu hatırlamaktır.
Ancak şu an için
Tüm ağırlıkları aynı anda ayarlar.
Ve şimdi, her şeyi bir sinir ağı eğitiminde neler olduğuna adım adım
bir adım adım tamamlayacağız.
Pekâlâ, adım 1, ağırlıkları sıfıra yakın küçük sayılarla rasgele başlatmıştık, sıfır değil.
Dikkat öğreticilerinde ağırlıkların başlangıç ​​durumuna getirilmedi ama sonra bir
yere başlamak zorundaydık ve sıfıra yakın rasgele değerlerle başlatıldık.
yoluyla yayılma süreci boyunca bu ağırlıklar hata minimuma indirilene kadar ayarlanır.
Ve burada propagasyon
Dolayısıyla maliyet fonksiyonu en aza indirilir.
Sonra ikinci adım, ilk gözlemi tüm veri setlerini Lehre girişindeki ilk satıra, her bir
özellik bir girdi olarak girer.
Yani temelde tarakları alıp, soldan sağa doğru yayılım için giriş düğümlerine ayrı ayrı
koyun.
ağırlıklar tarafından sınırlandırılır, ağırlıkların temelde her bir nöronun aktivasyonunun
ne kadar önemli olduğunun belirlenmesi, sonuçta bir sonuç elde edilmesine kadar aktivasyonu yayarlar.
Nöronlar vizyonumuzda seçtikleri şekilde aktive edilir Nöronların aktivasyonu
Bu durumda.
Böylece temelde soldan sağa yayılırsınız.
Sen gelene kadar her yöne gidiyorsun ve şapkanını alırsın.
Daha sonra sonucu gerçek sonuçla karşılaştırın.
Oluşan hatayı ölçün ve sonra sağdan sola geri besleme işlemini tekrar hava iki kutuplu
yapın.
Ağırlıkları, hatadan ne kadar sorumlu olduklarına göre güncelleyin.
Tekrar yineleyen pertürbasyon algoritmasının yapılandırıldığı şekilde öğrenme hızı, öğrenme
oranını neural ağınızda kontrol edebileceğiniz parametre olarak ne
kadar ağırlık olarak güncelleyeceğimize karar verir.
Adım 6, adım 1 2 5'i tekrarlayın ve her gözlemden sonra ağırlıkları güncelleyin.
Bu, takviye öğrenme olarak adlandırılır ve bizim durumumuzda stokastik eğim düşüşü veya 1 ila 5 arasındaki
adımları tekrarlayın.
veya rozet yeşil Nissan veya mini toplu eğim inişi ve tüm tren yapay sinir ağı
üzerinden geçtiğinde yedinci basamaktan sonra, daha çağları yeniden yürürlüğe sokan bir çağ oluşturuyor.
Ancak bu sadece bir gözlem grubundan veya toplu öğrenimden sonra, tam bir eğim iniş
Temelde sadece bunu yapmaya devam edin ve bunu yapmak ve sinir ağınızın daha iyi ve
daha iyi ve daha iyi eğitim vermesine izin vermek ve maliyet fonksiyonunu en aza indirirken kendisini sürekli olarak ayarlamak.
İşte gidiyoruz.
Bunlar yapay sinir ağlarınızı oluşturmak ve eğitmek için atmanız gereken adımlardır.
Ve bunlar, pratik derslerde öğle yemeği yiyeceğim kadar alacağınız adımlardır.
Şans dilerseniz, sizi bir dahaki sefere görmeyi sabırsızlıkla beklerim.
O zamana kadar öğrenmenin tadını çıkarın.